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      游戲與AI的協同進化進入關鍵期

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      在人工智能(AI)加速滲透各行各業之際,本就蓬勃發展的游戲產業,如今正以黑馬姿態,躍升為AI應用落地與技術反哺的核心賽道。

      一方面,中國游戲市場規模在2025年超3500億元,在所有娛樂形態中僅次于短視頻。全球手游收入前50名里,中國占了24款。除了經濟層面,游戲產業也創造了一系列文化現象。包括《黑神話:悟空》帶火了山西的古建筑旅游,《原神》里一段京劇唱腔在YouTube上播放量突破千萬。

      另一方面,過去很長一段時間里,外界對游戲的理解大多停留在“娛樂”層面,并且與AI似乎并無關聯。而近期,一份由大灣區人工智能應用研究院聯合完美世界、三七互娛、騰訊開悟完成的《雙向賦能:AI與游戲的協同進化》白皮書(下稱“白皮書”),深度剖析了AI時代下游戲的本質。

      這份歷時7個月研究、訪談11位專家、調研66位從業者的白皮書,提出了一個核心判斷:游戲與AI之間不是單向的工具與使用者關系,而是一場雙向賦能的協同進化。

      這并非空洞的概念推演。在游戲生產端,AI正在重構從游戲策劃到程序開發的全鏈條效率;反過來,游戲構建的虛擬環境,正在成為AI理解規則、學習經驗、自主演進的重要訓練場。現實中,這套能力已經開始向自動駕駛、醫療、教育等領域外溢。

      AI重塑游戲生產:從單點提效到生產管線重構

      AI在游戲行業的應用,已經不是“有沒有”的問題,而是“滲透多深”的問題。

      白皮書顯示,在一線從業者的調研中,64%的人認為AI賦能價值最高的環節在生產端。過去幾年,從文案生成到3D建模,從NPC對話到代碼編寫,AI工具已經覆蓋了游戲開發的各個環節。其中,程序環節是目前AI滲透最徹底的地方。有從業者感慨,自己現在寫代碼基本上不再依賴傳統編程方式,一天完成的工作量以往需要十天。



      在多重利好下,AI在大量游戲公司的應用已經上升為一把手工程。甚至有公司成立了由董事長牽頭的AI效率委員會,每個崗位都設立了“AI滲透率”指標。

      當然,AI在游戲生產端的提效并非均勻分布。白皮書顯示,在數值策劃、2D原畫、3D資產等環節,由于崗位成本占比較高、工作標準化程度清晰,AI投入的回報率較為突出,游戲廠商投入動力較強。而在文案策劃、音樂音效等環節,原本成本占比就不高,AI帶來的增量收益有限,游戲廠商投入優先級相對靠后。



      其次,從單點提效到全生產全鏈路重構,AI在塑造游戲上還有一段路要走。據了解,目前游戲行業內能夠得到廣泛應用和認可的AI工具還沒有出現。一個現實的原因是,每家游戲廠商的核心IP和明星資產,都不太愿意拿出來訓練通用模型,這涉及公司核心競爭力的保護。因此整體來看,AI在游戲行業的應用還處在比較初級的階段。

      在出海業務中,AI同樣發揮了重要作用。一些公司的海外營收占比已達到30%到40%,而AI在語言翻譯和文化合規方面的應用效果明顯。過去小語種的翻譯很難靠自有團隊解決,現在有了垂類的翻譯模型,效率和準確性都大幅提升。

      在這樣的行業背景下,白皮書顯示,AI賦能下的游戲產業將分三步走。當前處于1.0階段,AI作為輔助工具幫助開發者提效,其中頭部游戲廠商的資源優勢正在放大;2.0階段,AI將實質性降低開發門檻,包括美術管線從概念草圖到高模動畫等可能被壓縮到分鐘級;3.0階段,端到端的實時生成將讓每個玩家獲得千人千面的游戲體驗。

      反向賦能:游戲成為AI的“現實仿真器”

      當AI加速滲透游戲產業時,從另一個方向看,游戲對AI的價值可能更為凸顯。

      一個被越來越多研究者接受的觀點是:游戲是“現實世界的仿真器”,它將物理規律、社會規則數字重構為可交互的封閉系統,具備規則清晰、可無限試錯、反饋即時等特征。這些特征,恰好是AI訓練所需要的理想環境。

      這套邏輯已經在實踐中驗證了多次。例如,OpenAI的VPT項目把玩家在《我的世界》中的游戲視頻轉化成鍵鼠操作軌跡的訓練集,讓AI學會了“看到樹就知道砍、看到礦就知道挖”。AlphaGo從16萬局人類棋譜中模仿學習,把抽象的“棋感”轉化為可計算的落子策略。



      國內的游戲公司也在做類似的事。有平臺將熱門競技游戲的決策AI技術開放出來,目前全國幾乎所有開設強化學習教育課程的高校,都在使用這個平臺進行教學。還有項目讓AI在非完全信息、實時連續、團隊協作的游戲環境中進行自我對戰訓練。

      這些在游戲里訓練出來的AI能力,正在向外溢出。

      最典型的是自動駕駛。真實路測數據每公里成本大約18元,而基于游戲引擎搭建的仿真環境,每公里只需要0.5元,相差36倍。有公司基于游戲引擎搭建了自動駕駛虛擬訓練場,可以模擬暴雨、擁堵、鬼探頭等極端場景,測試能力在每天1000萬公里以上——相當于14輛汽車跑完整個生命周期。

      醫療領域也有落地的嘗試。游戲訓練出的最優路徑規劃能力被遷移到病理全片掃描診斷中,幫助醫生快速定位病灶。有公司開發了用游戲化方式輔助特殊兒童行為訓練的項目,還與醫院合作嘗試用游戲延緩阿爾茲海默癥老人的智力衰退。

      因為游戲反向賦能AI的能力不斷凸顯,游戲公司對AI的態度也正在發生變化。過去,AI被視為降本增效的工具。現在,越來越多的從業者意識到,游戲構建的虛擬仿真能力本身,就是一種可以對外輸出的技術資產。

      游戲與AI的雙向賦能未到終局

      從白皮書的梳理來看,游戲與AI的雙向賦能還遠未到終局。

      在制造業領域,人工智能應用進展相對緩慢,一個重要原因就是缺少高度仿真的工業生產虛擬環境。而游戲產業已經在這條路上走了很多年——無論是對物理規律的復刻,還是對社會經濟系統的建模。

      其次,有觀點認為,未來頭部游戲廠商可能會從內容制作公司轉型為平臺,大部分中小團隊在平臺上生產游戲,會是一種新的產業形態。

      多位從業者在白皮書發布時也坦言,當前AI在游戲行業的應用仍處于“輔助人”而非“替代人”的階段。從單點提效到全鏈路重構,從工具升級到產業形態變革,中間還有大量技術瓶頸與理念躍遷需要跨越。終局遠未到來。

      回過頭來看,當外界仍在討論“游戲的價值到底是什么”時,產業界和學術界已經開始用實際案例回答這個問題。游戲構建的虛擬世界,正在幫助人工智能更好地理解、模擬并改造現實世界。

      免責聲明:本文觀點僅代表作者本人,供參考、交流,不構成任何建議。


      杜濤

      財稅與環保新聞部主任 長期關注宏觀經濟,財政和貨幣政策領域。主要關注財稅、審計、環保、基建以及PPP等方向。線索請聯系:dutao@eeo.com.cn。

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